紅外 AI 相機建議掃描地球天空以尋找外星訪客的跡象

2021 年，美國國家情報總監辦公室 （ODNI） 發布了一份報告，詳細介紹了最近解密的不明航空現象（UAP）。

從那時起，國防部發布了年報通過全域異常解決辦公室 （AARO） 在 UAP 上。盡管如此，仍然缺乏公開的科學數據。

為了解決這個問題，一個新研究由哈佛-史密森尼天體物理中心（CfA） 和伽利略計劃提出了一個全天空紅外相機 （Dalek） 來搜索外星航天器的潛在跡象。

該研究由哈佛大學 Keto-Galileo 博士后獎學金成員兼 Galileo Project 的研究員 Laura Domine 領導。

來自 CfA、伽利略項目、惠廷天文臺、UAP 研究科學聯盟和 Atlas Lens Co. 的研究人員也加入了她的行列。

總結他們提案的論文在2025 月球與行星科學會議（2025 LPSC） 的會議，該活動于 3 月 10 日至 14 日在德克薩斯州伍德蘭茲舉行。

他們在論文中描述的樂器被昵稱為 Dalek，因為它與神秘博士特許經營權（上圖）。該工具建立在 NASA 在 2023 年的一項獨立研究中提出的建議之上，他們在其中指出：

“未來專門用于 UAP 檢測的傳感器應設計為在毫秒級時間尺度上進行調整，以幫助更好地檢測。警報系統應快速、均勻地檢測和共享瞬態信息......多傳感器平臺對于提供 UAP 事件的完整圖片非常重要。應記錄物體的運動，以及其形狀（成像數據）、顏色（多光譜或高光譜數據）以及任何聲音和其他特征。

他們的論文詳細介紹了這個多模態、多光譜的地面天文臺、第一臺在伽利略研究所開發現場進行調試的儀器以及校準過程。

教授阿維·勒布哈佛大學 Frank B. Baird Jr. 科學教授，哈佛大學理論與計算研究所（2007 年至今）在 CfA 中，也是伽利略計劃（2021 年至今）。正如他通過電子郵件告訴 Universe Today 的那樣：

“美國政府數據通常是機密的，要么是因為它是由機密傳感器收集的，要么是因為它不被完全理解并且可能與國家安全相關。如有疑問，數據不會向公眾或科學界發布。然而，天空不是機密的，因此伽利略計劃正在哈佛大學運營一個全天空天文臺，并在賓夕法尼亞州和內華達州建造另外兩個天文臺，它們在紅外、光學、無線電和音頻波段中尋找異常物體。

正如 Loeb 所詳述的那樣，這三個天文臺每個月分別探測大約 100,000 個天體，并且已經獲得了大約 100 萬個天體的數據。這是在 NEO 上系統組裝的最大數據庫，Galileo Project 使用機器學習軟件對其進行分析。

該軟件由用于對象檢測的 You Only Look Once （YOLO） 模型和用于軌跡重建的簡單在線和實時跟蹤 （SORT） 算法組成。

這些算法在熟悉的物體（飛機、無人機、氣球、鳥類、衛星等）上進行訓練，這使它們能夠對所有觀察到的 UAP 進行排序并檢測異常值。此外，該論文還包含了天文臺前五個月運營的概要。

正如該團隊在他們的論文中所說，在此期間檢測到大約 500,000 個物體。他們重建的軌跡中約有 16% （~80,000） 以 95% 的置信度被標記為異常值，并用紅外圖像手動檢查。

從這些軌跡中，144 條軌跡仍然模棱兩可，他們表示這些軌跡可能是普通的物體，如果沒有信息、距離和其他傳感器數據，就無法進一步分類。勒布說：

“在本文報告的調試數據的前五個月，我們研究了五十萬個對象，并評估了我們在沒有距離信息的情況下對它們進行分類的能力。將來，我們希望通過每個天文臺內間隔開來的多個探測器的三角測量來測量到物體的距離。這將使我們能夠確定各種類型物體的速度和加速度，并清楚地識別異常物體。

相比之下，由 AARO 等政府機構進行的機密研究（通常可以利用雷達數據和多個傳感器的距離估計）報告稱，提請他們注意的案例中約有 3% 仍然模棱兩可。

勒布說，最終目標是找到少數（如果有的話）異常值，這些異常值可以被視為技術先進物種（又名技術特征）的證據。勒布說：

“我們的目標是檢查是否有任何物體表現出異常的飛行特性或形狀。即使百萬分之一碰巧表現出超越人造技術的能力，它也將是有史以來最大的科學發現。這樣的物體可能表明存在一個外星技術文明，我們可以從中了解到比人類在過去一個世紀中發展起來的更先進的科學和技術。

他們論文的完整版本發表在雜志傳感器.

本文最初由今日宇宙.閱讀原創文章.

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